Una mala decisión tecnológica puede condicionar tu empresa durante años. Y al principio parecía una gran decisión: la herramienta resolvía algo, el precio cerraba, el equipo la adoptó. Hasta que la empresa creció y ese sistema empezó a limitarte.

Con la inteligencia artificial esto se volvió más difícil todavía: aparece una herramienta nueva por día y es facilísimo entusiasmarse antes de haber definido el problema.

En este episodio vemos por qué una decisión tecnológica nunca es solamente tecnológica, hasta dónde puede ayudarte la IA a decidir y dónde empieza a fallar, las tres miradas que mejoran cualquier decisión de este tipo y las 5 preguntas que conviene hacerse antes de comprar una herramienta o automatizar un proceso.

Cerramos con el caso de Natalia, que estaba por armar una automatización compleja hasta que una conversación le cambió el camino.

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La inteligencia artificial ya no te devuelve respuestas sueltas: te devuelve el trabajo terminado. Propuestas comerciales, respuestas a clientes, informes con gráficos, todo listo en minutos. El detalle es que la propuesta puede tener el precio mal puesto, la respuesta puede prometer algo que no ofrecés y el informe puede estar mal calculado.

En este episodio corto vamos al punto que casi nadie está resolviendo: quién revisa que lo que hace la IA esté bien. Hablamos de las seis preguntas mínimas antes de delegar un proceso, de por qué el nivel de control tiene que ser proporcional al riesgo y a la posibilidad de volver atrás, y de cómo el cuello de botella se mudó de producir a validar.

¿En tu trabajo hay alguien revisando, o se asume que si se ve prolijo está bien?

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Si vos tenés ChatGPT, tu competencia también. Y si mañana sale un modelo mejor, en poco tiempo lo vamos a tener todos. Entonces, si el acceso a la inteligencia artificial es el mismo para todos, ¿dónde queda tu ventaja?

En este episodio te cuento el caso de una persona que estuvo meses trabada con un problema que la IA no le resolvía, y qué fue lo que sí lo destrabó. A partir de ahí armamos las cuatro partes de una ventaja que no se copia con un botón: elegir bien el problema, aportar el contexto que la herramienta no tiene, definir el criterio y saber validar lo que vuelve.

Con dos informes recientes de OpenAI y un ejercicio para probar esta semana.

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Hace dos años la pregunta era cuál chat de inteligencia artificial usar. Hoy es otra: ¿le seguimos escribiendo a un chat o ya le podemos delegar trabajo a algo que lo hace solo?

En este episodio nos sentamos con Aníbal Ardid, programador y amigo, que hace cinco meses tiene corriendo Hermes: el agente de código abierto de Nous Research que se conecta a WhatsApp, Telegram o Discord, mantiene memoria entre conversaciones y crea sus propias habilidades cuando resuelve algo difícil.

Hablamos de casos reales —desde las noticias que le llegan cada mañana hasta la cobranza de una PyME—, de cuánto cuesta realmente ponerlo a funcionar y, sobre todo, de dónde hay que tener cuidado. Porque acá no hay papelera de reciclaje.

También presentamos un nuevo curso de Hermes Agent que va a estar disponible para los miembros de Pioneros PRO dentro de la plataforma.

La barrera técnica bajó muchísimo. La que queda es saber qué delegar.

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Durante diez años, en la fábrica de Sebastián se perdían cotizaciones por WhatsApp y por mail, sin que nadie llevara el seguimiento. Hoy, con inteligencia artificial y sin escribir una línea de código, armó desde un cotizador automático hasta su propio CRM de WhatsApp. En este episodio cuenta cómo pasó de depender de programadores externos a construir sus propias herramientas, por qué el verdadero salto es dejar de usar la IA como buscador y empezar a delegarle tareas reales, y cómo llegó a quedarse, por primera vez en una década, sin un solo lead pendiente de contactar. Una conversación con casos concretos, sin vueltas técnicas.

Hay cosas en tu empresa que hoy resolvés con una mezcla de WhatsApp, Excel y alguien que se acuerda de todo. No las digitalizaste porque contratar desarrollo era caro y lento, y el problema era demasiado chico para justificarlo.

ChatGPT Sites mueve esa frontera. Describís lo que necesitás en lenguaje natural y ChatGPT arma una aplicación interna, con base de datos y todo, alojada y lista para compartir.

En este episodio repaso qué es exactamente, los seis tipos de herramientas que publicó OpenAI como ejemplo, un caso real de alguien que la primera versión le salió mal (y por qué), y el criterio para decidir si esto sirve en tu empresa o si te conviene seguir con lo que tenés.

La parte incómoda: la velocidad es una trampa si no sabés qué revisar.

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Google metió una especie de empleado invisible adentro de Gmail, Drive, Sheets y Calendar. Se llama Google Workspace Studio y puede leer un correo, decidir si es urgente, sacar la información que importa, cargarla en una planilla y dejarte preparada una respuesta. Todo sin programar.

En este episodio lo abrimos por dentro: qué activadores tiene, qué pasos podés encadenar y en qué se diferencia de Make, Zapier o n8n. Te muestro tres flujos reales que están corriendo hoy, incluido uno que falló en la primera prueba y hubo que corregir a mano.

Porque esa parte —la que casi nadie muestra— es justamente la que define si una automatización te sirve o la abandonás a la semana. La herramienta está verde. Lo que viene atrás, no.

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Últimamente me vienen pidiendo más casos de uso concretos de inteligencia artificial en el día a día. En este episodio cuento cuatro automatizaciones simples que uso con Codex y ChatGPT: un resumen diario de correos con tarjetas y colores, la preparación automática antes de cada reunión, la publicación del podcast encadenando skills y hasta una app nativa para Mac que…

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El CEO de Google DeepMind, Demis Hassabis, acaba de publicar un documento donde ubica la llegada de la AGI cerca del año 2030. En este episodio te cuento por qué esa fecha importa, qué significa que este cambio sea diez veces más rápido que la Revolución Industrial, y qué tareas ya te está sacando de las manos la inteligencia artificial de hoy, sin necesidad de esperar…

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